面向顶置车载FM天线分析任务的整车模型简化

汽车整车建模是汽车电磁兼容性能预测和仿真的重点和难点,模型准确度决定了分析结果的可信度,模型规模则直接关系到分析所需的硬件资源与耗时长短。常见的模型简化方法是简单地删除模型细节和填补孔缝,这种不考虑被删减细节与分析结果之间关联性的简单清理方法往往是导致较大分析误差的主要源头。本文以顶置车载FM收音天线的分析为例,提出面向分析任务的模型简化思路,以减小分析误差为首要目的,将整车模型中的金属部分划分为多个组件,研究各组件与分析结果的相关性,并据此提出面向分析任务、确保合理误差的模型简化规则。某两厢车模型按本文简化方案简化后,整车模型网格数量下降34%,仿真时间缩短72%,内存需求降低57%,但分析得到的方向图畸变仅0.2,达到了在不影响分析结果的前提下简化模型、提高分析效率的目的。

FastATB:科学数据分析任务的可视化构建系统

为有效解决领域科学家编写复杂分析任务的难题,帮助领域科学家快速定义科学数据分析任务,减轻领域科学家学习复杂查询语言的复杂语法和语义规则的负担,提出一种数据查询和分析语句的可视化构建策略。基于该策略,结合阵列对象的特点,设计科学数据分析任务的基本组件,在此基础上实现一个科学数据分析任务的可视化构建系统,使用拖拽操作可视化构建复杂查询序列,其可用性已在天文学领域得到验证。

月球背面无人自动采样返回任务分析与要点设计

嫦娥六号任务是实现人类首次月球背面采样返回的任务。针对月球背面整体地形崎岖、可选平坦采样区少的特点,通过开展采样区选址分析,选取了南极艾特肯盆地阿波罗坑内的主、备两块着陆区,确保月背安全可靠着陆、起飞和月面工作;针对嫦娥六号在产品技术状态基本确定情况下实现新的任务目标,需要开展系统方案优化设计,减少系统的改动量,规避过多技术状态更改带来的工程实现风险,通过开展方案比较确定了逆行环月轨道飞行方案,在保证实现任务目标的前提下实现了系统更少的更改;针对嫦娥六号中继测控时长相对嫦娥五号减少且不连续的特点,提出了分阶段、多自主、中继联合协同的月面工作时序设计方案,确保着陆、起飞和月面工作可靠、高效实施;针对载荷搭载需求,提出了以数据处理单元作为核心的系统设计方案,确保系统信息接口、电气接口的安全性,并对不同载荷设计了定制式探测模式,在保证不影响主任务完成的前提下,实现探测收益的最大化。以上方法已经在嫦娥六号任务中得到了工程应用,确保了人类首次月球背面无人自动采样返回任务的圆满成功,并可为后续月球及深空探测任务提供有益的参考。

波音“星际客船”首次载人飞行试验任务分析

美国东部时间2024年6月5日10:52,波音公司研制的“星际客船”(Starliner)搭乘宇宙神-5(Atlas-5)运载火箭从卡纳维拉尔角空军基地第41发射台成功发射。此次任务原定于5月6日发射,过程中一波多折,故障频发,发射前及在轨均出现故障,导致任务推迟。本次任务是“星际客船”首次载人飞行试验(CFT),也是首次执行“国际空间站”(ISS)载人航天任务。

基于深度强化学习的任务分析方法

针对任务分析中任务协同交互耦合度高、影响因素繁多等问题,提出了基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法,实现了复杂约束条件下的任务分解及任务序列重构。设计了基于任务信息交互的深度强化学习环境,基于目标网络与评估网络损失函数间的差值改进SumTree算法,实现任务间的优先级评估;将激活函数运行机制引入深度强化学习网络,提取任务特征,提出贪婪激活因子,优化深度神经网络参数,确定智能体最优状态,从而进行智能体状态转换。通过经验回放生成多目标任务执行序列图。仿真实验结果表明,该方法能生成最佳调度下的可执行任务图;且相对于静态情景,该方法对动态情景有较好的自适应性,在领域任务筹划中具有良好的推广应用前景。

基于注意力-生成对抗网络的任务分析方法研究

合理的任务分析可帮助分析者快速、准确地进行任务规划,目前使用案例推理方法进行任务分析存在分析时间长、分析结果准确性较低等问题。针对该问题,提出了基于注意力-生成对抗网络的任务分析方法。以长短时记忆网络(LSTM)为生成器、循环神经网络(RNN)为判别器,针对离散数据细微梯度的更新无法回传的问题,在生成器中使用rollout policy对生成的不完整序列进行推理补充,在判别器中使用蒙特卡罗(MC)进行数据采样得到完整的数据序列动作价值函数,从而指导生成器的参数更新;针对稀疏数据特征不明显、数据重点不明确等问题,在生成对抗网络训练前加入软注意力机制,为不同特征赋予不同权重从而过滤冗余数据,筛选出重要的特征数据。将该方法与未加入注意力机制的生成对抗网络在同一模拟数据集上进行对比实验,结果表明,加入注意力机制后的方法在精确率(P)、召回率(R)、F1值和准确率(Accuracy)4种评价指标上分别提升了0.088,0.092,0.094和0.068,与其他神经网络推荐算法相比,在P,R,F1值和Accuracy上分别提升了0.1~0.3,0.1~0.2,0.1~0.25和0.07~0.17,证明了该方法的有效性。

基于任务分析的高中化学单元复习课教学设计研究 ——以“海水中的重要元素——钠和氯”为例

本文以2019年人教版高中化学必修第一册第二章“海水中的重要元素——钠和氯”为例,采用任务分析方法研究该章“整理与提升”栏目单元复习课的教学设计,通过分步构建主干教学内容的知识网络,将元素化合物、化学计量和理论知识进行有机整合,在完成单元复习课任务的过程中,提升学生的化学知识结构化水平,发展学生的化学学科核心素养。

面向语义分析的文本式任务图生成方法研究

针对复杂任务的不确定性和复合型,论文提出面向语义分析的文本式任务图生成方法研究,将任务分析过程划分为任务链图构建和任务实体关联图构建两阶段。在语义分析的基础上将任务语句中动词和名词的“动宾”短语提取出并集合成事件对构成任务链图;任务实体关联图通过textrank算法提取任务语句中与任务链实体相关的关键词和高频词内容,将任务链图中忽略的关键信息展示在任务实体关联图内,两图共同将任务语句信息展示完整。该方法将人工智能与思维活动任务分析结合在一起,实现了任务自动分析,为复杂任务分析提供了新的方法。

基于任务分析法的“电容器的电容”教学梳理

“电容器的电容”是高中教学的难点,教师在此节教学活动的安排上往往存在着一些困惑。从信息加工心理学的视角看,符合学生学习机制的教学才是真正有效的教学。教学任务分析法就是根据这一原则梳理物理概念获得过程中的各个子环节,讨论学生获得各个子结论的学习机制,以指导教师有层次地安排教学活动、帮助学生达到有效学习为目的。梳理了“电容”概念建立过程中的3个结论及其子结论,并讨论了这些子结论获得的逻辑机制和建立过程,以求在教学上有所启发。

美国直觉机器-1月球软着陆任务分析

2024年2月23日,美国直觉机器公司(Intuitive Machines)的“奥德修斯”(Odysseus)着陆器在月球南极附近的马拉柏特A(Malapert A)环形山软着陆,成为全球首个成功着陆月球的商业探测器,以及“阿波罗”(Apollo)计划结束50多年以来、美国首个着陆月球的探测器。但“奥德修斯”着陆时发生倾倒,一条着陆腿损坏,太阳翼发电受到严重影响,原计划7天的有效探测时间大为缩短,取得的探测成果也相对有限。

2023年俄罗斯航天发射任务分析

12023年俄罗斯航天发射任务的总体特点.2023年,俄罗斯共实施19次航天发射,其中发射联盟-2.1a(Soyuz-2.1a)火箭9次,联盟-2.1b(Soyuz-2.1b)火箭6次,联盟-2.1v(Soyuz-2.1v)火箭2次,质子-M(Proton-M)火箭2次。所有发射均获成功,俄罗斯实现了连续5年的百分百发射成功率。就发射场发射份额而言,拜科努尔发射场共完成9次发射、普列谢茨克发射场共完成7次发射、东方发射场共完成3次发射。

任务分析法在培智珠心算教学中的具体应用

珠心算具有激活右脑、开发智力,提高学习者的注意力、思维力、记忆力等特点,而智力落后学生即培智学生不论在注意力、记忆力还是思维能力等方面都存在明显不足与缺陷。使用恰当、有效、合理的教学方法,借助珠心算能够在弥补培智学生缺陷的同时促进其发展。本文用具体事例说明如何在培智珠心算教学中有效使用任务分析法促进培智学生学习珠心算。

任务分析法在高中化学问题解决教学中的应用研究

任务分析法是培养学生问题分析能力的新方法.本文介绍了任务分析法,论述了任务分析法在高中化学问题解决教学中的应用优势,并提出了几点应用措施,希望为高中化学问题解决教学中任务分析法的应用提供一些参考.

美国首次“商业月球有效载荷服务”任务分析

美国东部时间2024年1月8日2:18(北京时间1月8日15:18),宇宙机器人技术公司(Astrobotic Technology)研制的“游隼”(Peregrine)月球着陆器搭乘“火神半人马座”(Vulcan Centaur)运载火箭于卡纳维拉尔角天军基地41号发射台发射。此次任务作为美国“商业月球有效载荷服务”(CLPS)首次任务,原计划于2024年2月23日在月球着陆。

小行星撞击防御任务分析与设计

针对高危近地小行星撞击地球的风险,对撞击防御进行了详细的任务分析,在此基础上提出了“伴飞观测+撞击+伴飞评估”的小行星撞击防御任务方案,解决了已有方案依赖地基观测、难以精确评估的问题,通过一次任务即可实现动能撞击和全面精确的效能评估。可为小行星探测任务提供支持。

基于认知任务分析的医务人员个人防护研究与产品设计

目的有效降低医务人员在进行个人防护时的感染率,从而提升个人防护效率。方法基于认知任务分析法剖析用户在个人防护中的任务认知,分析得出关键任务和基于关键任务认知的用户需求。结合Kano模型与Better-Worse系数分析法将用户需求转化为设计需求项,并对设计需求项进行属性分析与优先级排序。根据医务人员个人防护的关键任务场景提取合适的设计需求项,并结合用户模拟访谈数据进行产品设计。将设计出的产品与当下的产品进行可用性测试对比,从而检验设计产品的有效性与可用性。结果本设计中的医务人员个人防护产品,能有效地减少医务人员在个人防护过程中的出错率和污染面积,提升个人防护任务的效率与成功率,进而获取良好的用户满意度。结论基于认知任务分析的研究方式能准确捕捉医务人员个人防护中的关键任务与用户需求,使个人防护产品的设计流程更合理,从而产出可用性高、用户满意的产品。该方法也可用于其他防疫类产品的设计之中,从而为防疫类产品设计的研究提供了新思路。

SpaceX公司“星舰”综合飞行试验任务分析

2023年11月18日,美国太空探索技术公司(SpaceX)在得克萨斯州博卡奇卡的星舰基地(Starbase)实施“星舰”(Starship)第二次综合飞行试验。“星舰”系统从发射台点火升空,一级成功完成发射任务后与二级分离,随后在返回过程中爆炸,二级在飞行过程中爆炸。本文梳理分析了SpaceX公司“星舰”系统的发展背景、本次任务基本情况和特点等。

韩国首次月球探测任务分析

2022年12月28日,韩国首个月球探测器——“达努里”(Danuri)在成功抵达月球之后,拍摄了令人惊叹的“地出”(Earthrise)照片,显示出月球的坑洼表面以及位于远处的地球。自此,韩国成为全球第七个成功实施月球探测任务的国家或地区,也是第四个成功实施月球任务的亚洲国家。

基于MBSE的月球科研站任务分析

月球探测完成“绕落回”三步走后,从单点短期探测向建设月面基础设施的月球科研站长期探测转变,给月球探测任务的规划论证、总体设计、系统研制和在轨探测等提出了更高要求。采用基于模型的系统工程(MBSE)思想,提出基于模型的月球科研站系统分析正向流程,以系统模型为载体深入剖析任务总体、任务使命需求和任务应用场景。通过开展基于模型的月球科研站任务分析,初步实现了月球科研站任务分析过程正向化、设计要素定义全量化、设计要素之间的关联表达显性化、月球科研站工程总体单位下发的研制要求有源化。

一种全电推进卫星测控任务仿真分析方法

针对全电推进卫星在轨实际应用问题,提出一种全电推进卫星测控任务仿真分析方法。通过加载实际测控天线方向图,考虑动态条件下的通信链路、卫星轨迹及卫星姿态等,对星地测控弧段内的测控链路性能进行精确、详细分析。仿真结果表明:采用实际天线方向图的测控任务分析结果能精确反映全电推进卫星通信链路,可为全电推进卫星在轨飞行验证提供重要参考。